試論人工智能技術在認知無線電中的應用

徐梓凱

【摘要】 當前的信息技術伴隨著計算機技術的發展已經廣泛被應用到生活中的各個領域，尤其是在無線通信領域方面已經取得了很大的成就。在人工智能相關技術問世之后，更是將無線電通訊技術推向了一個嶄新的臺階，為無線電技術中較為棘手的問題提出了更好的解決方案，促進了相關領域的可持續發展。針對當前的形式討論人工智能技術在無線電技術中的應用具有積極地現實意義。

【關鍵詞】 人工智能技術 無線電通訊技術 應用

隨著科學技術的不斷進步，尤其是計算機技術在各個領域的廣泛應用，成功地推動了無線通訊技術的發展。我國在近些年的無線電通訊技術上取得了巨大的成就，不僅是在通信的速度、穩定性上，在通訊效率上也有很大的突破。當前無線電通訊技術在人工智能方面也有延伸趨勢，并且在相關領域的拓展在一定程度上推動了無線電通訊技術的可持續發展。

當今的無線電技術較之以往的技術有很大的智能性，在工作時能夠更好地感知周圍的環境，通過更加智能的算法可以實現動態監測等。由于無線電技術融合了新興的人工智能技術，更好地彌補了其在一定區域內的缺陷，并且為相關技術在未來的發展奠定了堅實的基礎。

人工智能最核心的組成技術也就是“認知”，我國在研究人工智能的道路上已經有一些時間，經過期間的探索也形成了一系列較為成熟的理論體系，然而在相關無線電技術認知的方面卻還沒有多大的進展。因此加對于此方面的研究力度對于人工智能和無線電技術的發展具有積極的現實意義。下面對于常見的人工智能技術在認知無線電中的運用進行討論。

一、專家系統技術

人工智能技術中的“專家系統”是當前應用的較為廣泛的一種系統，該系統能夠將市面上很多效率高的人工智能技術進行整合，如當前流行的人工神經網絡系統、遺傳算法技術等。這種系統主要有兩個模塊，也就是知識庫和推理機。前者主要是用來儲存知識和信息資源，后者則是用來運用知識庫中的資源進行推理工作。這種系統的主要工作流程就是借助自己的專家級知識儲備來推理一些較為棘手的問題，從而能夠更高的提升工作效率。將當前的專家系統人工智能技術和無線電技術進行合理地整合，就能將相關工作效率提高一個層次，認知無線電專家系統可以將知識資源全部儲備起來，當用戶對無線電外部有一定需求時就可以迅速從數據庫中調取知識進行推理工作，從而做出更加有效的應對策略。如當前的GLIPS就是應用在無線電認知系統中的一種專家系統，這種技術的成功應用在一定程度上推動了無線電技術的發展。

二、案例推理技術

人工智能技術中還有一種較常使用的技術，也就是案例推理技術。這種技術也就是借助其數據庫中存儲的以往的案例或者一些特殊的經歷，來尋求一種能夠更有效地解決當前情境問題的方法。這種系統在運行時，首先先從自身的數據庫中查找相應的案例，找出情境相近的，待匹配成功之后就為當前的問題提供可借鑒的經驗，從而以更高的效率解決問題。

這種解決問題實質上就是對問題的優化過程，當案例推理技術在無線電認知技術中運用時，就能通過當前的無線電技術對周圍的環境進行感知，從而能夠得到更加真實的工作參數，把這些數據記錄到案例庫中，就能在情境發生變化時做出相應的數據調整。這種技術可以讓人工智能更好地感知周圍的環境參數變化，從而將之與數據庫中的數據更高效地匹配。如當前的Soar就是運用的較為廣泛的案例推理智能技術。

三、遺傳算法技術

人工智能技術中的遺傳算法技術主要原理就是根據遺傳生物學的一些理論知識，對于目標問題進行適當的優化和提出一定的解決方案。在面對特定的問題時，能夠構建這些問題的適值函數，就像是一些原始的生物，可以讓這些物種通過變異或者是雜交等方式來繁殖，以產生更加適應環境的后代。

遺傳算法技術就是從這些結果中找到問題的最佳解決方案。遺傳算法技術運用到認知無線電技術中，則能夠通過該技術做出更加有效的決策，并對環境的變量進行一一對應，比如帶寬、發射功率等，這樣就能在不同的通訊環境下得出更好的解決策略。

四、結束語

由以上相關技術應用實例可以總結出人工智能技術在認知無線電中的成功應用可以更好的解決當下的問題，并且大大地提高了相關工作的效率，從另一方面來說，相關技術的融合也促使了無線電技術更好地發展。因此要加大對于人工智能技術和認知無線電技術的研究工作，讓其在未來為我們提供更加優質的服務。

參 考 文 獻

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